40. 每天分别有多少股票是最新5个交易日中至少有4个交易日的收益率超过当天市场平均收益率？
之前做了很多因子测试的工作，但一直没有总结，感觉很凌乱，决定花时间把这部分东西写一写，温故知新，也为后续学习打基础。首先写一下单因子测试部分，分三篇，数据预处理一篇， 回归法一篇，分层测试法一篇。本篇首先说明多因子模型是什么，随后着重于单因子测试流程及数据预处理的细节，附代码。
SignalFactorAnalyse单因子测试框架哪些因子可以为组合提供超额收益？这是构建多因子模型的第一步，也是最关键一步。 特征选择非常关键，只有把握关键特征才能对数据达到重要性认识，选择好的因子，才能获取超额收益率。 对于传统交易经验、金融理论、微观市场、机器学习、深度学习等不断挖掘出来的巨量待验因子，一个快速且有效的因子测试框架，将是Multi-factor策略系统中最为关键的一环。 因子模型测试思路 因子有效性的判断与筛选: •备选因子确定： 数学意义、经济意义、统计意义 •预处理： 数据空缺与
line 1 计算每只股票每天的收益率stkcd_ret和每个行业中各股票的流通市值权重ind_weight。
本篇文章有别于传统的多因子研究，我们并未将重点放在阿尔法因子的挖掘上，而是通过对股票组合的权重优化计算，找到了在市值中性、行业中性、风格因子中性约束下的最优投资组合，以及验证得到的组合权重是否满足了约束条件。
此题的含义笔者理解为：在每个月选择出一个行业，这个行业和其他股票相比这个月比上个月成交额下降最大。关键操作在于计算每个行业每个月对上个月成交额的变化dn_m_range，以及挑选下降幅度最大的那一个行业。
上次，我们利用get_clean_factor_and_forward_returns这个函数，可以获得alphalens能够接受的一种factor数据，接下来，我们就是利用这个函数返回给我们的数据去进行因子的分析。我们队这个函数的返回值命名为factor_data，即factor_date = get_clean_factor_and_forward_returns(......)。
此题关键在于计算出每只股票每月的成交额，而后计算每个行业每天成交额，二者进行对比。
小编趁着刚打了疫苗，有点困，无法做脑力非常集中的事情，所以来更新一期，但绝对保质保量，希望大家能满意这一期！！
6月16日，余额宝七日年化收益率首度跌破4%。自6月9日起到今日已上演“20连跌”，直至今日更是下跌到3.51%，跌至历史最低点。 而在央行再次宣布降准和降息举措下，余额宝等“宝宝”类货币基金的收益率还有可能往下探底，“宝宝们”曾经的高收益率神话成为过去时。 “宝宝们”收益率连续下滑 据融360监测的数据显示，6月29日68只互联网宝宝的平均七日年化收益率为4.05%。在68只宝宝中，收益率超过5%的有10只，收益在3%以下的宝宝有6只。从万份收益来看，12只宝宝中只有2只宝宝上升，10只下降，预计整体七
主动管理决策是由预测和一致预期收益率之间的差异驱动的，套利定价理论在主动投资组合管理中具有重要意义，它给出了预测收益率的框架，但并未说明用什么因子预测，应用套利定价理论进行收益率预测和主动投资更像是一种艺术。
不管是做FOF也好，仅仅想单纯归因也好，Brison是一种比较常见，也算是通用的归因方法，其一般用于权益类或者大类资产配置类基金。
根据产业链进行股市的划分，在上中下游进行利润和周期的排序，并根据发展规律，相关性排序，进行行业选择。
Frédéric Abergel, Adrien Akar 在 Supply chain and correlations (2022) 中利用彭博的供应链数据深入研究了供应链网络本身以及供应链网络社群对股票之间相关性的影响，发现存在供应链关系或位于供应链社群内部的股票之间有更高的相关性，即使在极端行情下也成立，这为能将供应链关系引入风险模型中提供依据。具体内容可以参考公众号之前的文章：基于供应链网络的股票收益分析
之前公众号分享过网友自行编写的WorldQuant 101因子源代码，大家有需要可以点击链接进行免费获取。
近日，一条最严银行理财新规即将发布的消息在网站和朋友圈不胫而走。新规的实施将使得银行理财产品投资范围缩窄，获取高收益项目的空间也更小。而另一端“7·18”互金指导意见出台后，P2P网贷行业成为了理财的话题王，陆金所、人人贷等第一梯队平台备受关注。但与热钱滚滚涌入形成鲜明对比的是，今年上半年网贷行业综合收益率持续下降。根据网贷之家的数据，前6个月，综合收益率分别为12.18%、11.86%、11.63%、11.24%、10.96%与10.38%。其中多数平台都降息1至2次，降息幅度在1至2个百分点之间，降息成为了P2P平台的主旋律。面对新规即将下台，降息成为“新常态”的“非常时期”，理财平台和普通老百姓又该何去何从？
它可以概括为“低买高卖” 。这是一个非常简单的概念。当你需要决定什么是低，什么是高时，麻烦就来了。
27. 每个行业每天成交额超过该行业中股票成交额80%分位数的股票的平均收益率是多少？
大量研究表明，A股行业有明显的轮动现象，并且与A股相反，行业指数通常呈现动量特征，即前期涨幅高的行业，会延续上涨的趋势，比前期涨幅低的行业有明显超额收益，这一现象之前的文章中也探究过，具体可以参考《研报复制（六）：行业轮动的黄金律》。
首先，这是一篇值得收藏的干货文。基本上覆盖到了因子评估的每个方面每个细节，小白友好型，很长，慢慢看。
原文是对申万一级行业做的，这里对申万、中信都测了一下， 频率上原文是月频，这里分别测了月频和周频，时间区间同研报
AlphaHorizon介绍 - 以非流动性因子ILLIQ为例 名称解释：AlphaHorizon是优矿团队实现的基于单因子的Alpha研究和实现一种过程和方法。 AlphaHorizon可以对研究得
在构建掉期曲线（swap curve）时，每个标准年限都对应着一个市场报价，这样我们通常可以完美拟合出市场上它们的价格，但在构建债券曲线（bond curve）时，市场报价的债券到期日各不相同，我们只能近似拟合出它们的价格。
A 股市场在春节期间的表现通常优于平日，存在较为显著的春节效应。大家可以通过阅读下文图表来感受一下 A 股市场的春节效应。
1月14日，华为内部论坛“心声社区”有员工贴出华为2022年分红方案，2022年度工会虚拟受限股分红预计为人民币1.61元/股，分红以后虚拟受限股价格预计为人民币7.85元/股，这也意味着华为内部股分红收益率为20.5%，秒杀了绝大部分理财产品。
第4章 如何挑选适合投资的指数基金 ---- 价值投资的理念 用价值投资的理念挑选出值得投资的指数基金，再用定投的方式去投资它，这是我们投资指数基金的核心，也是本书最重要的章节 我把市面上关于巴菲特的书籍几乎都看遍了，了解到巴菲特的投资理念也是来自他的老师：本杰明 格雷厄姆。格雷厄姆先生有两部著作，《证券分析》和《聪明的投资者》，这两本书系统地记录他的投资理念。当我第一次读完《聪明的投资者》，合上书时，我就明白，我找到了最想要的投资理念 “低估值 价值投资+指数基金”，这个组合第一次出现在了我的脑海里。伴随
大家现在可以想出一个数，你觉得一个好的交易员每年应该赚多少钱？（不是工资或奖金之类的，就是一个交易员实打实赚的）。
1、市场预测中国商业航天市场将在2020年达到8000亿元 据央广网报道，今日从第五届航天国际化发展论坛上获悉，截至目前，长征火箭已累计为国内外客户提供商业发射60次，其中搭载发射服务15次。如今的
从2018年6月4日起，公众号每发布一篇文章，就为大家分享一张Octodex的创意图。 # 002 今天我们为大家带来最新的研报内容，来自广发证券金工团队的《风险中性的深度学习选股策略》。下面让我们来
过去几年Smart Beta因子投资策略开始在A股逐渐得到普及。虽然过去十年才真正红起来，其实Smart Beta这个词1970年就开始被机构投资者使用，在2003年也出现了第一个Smart Beta的指数基金。Smart Beta是一种长期可持续的因子，通过这种投资因子的分析，获得更高的回报和更低的风险。
信达证券分析师谷永涛和他的团队近日发表研报，为投资者总结A股的十个秘密规律，以下为研报精华摘要。 1 收盘前上涨概率较高 统计数据表明，2009年1月至2015年9月期间，对比指数每五分钟的涨跌幅发现，午盘收盘前和全天收盘前，市场呈现较高概率的上涨，上涨概率高达60.3%和79.1%。 尾盘上涨现象与市场交易机制有较大关系，例如尾盘机构集中建仓、以及大宗交易的影响。但综合而言，对该现象的产生，目前尚没有完美的解释。 2 周一上涨概率大 统计每周的交易时间发现，周一上涨的概率和幅度最大。分段统计后发现，牛市
不同国家的市场也是影响个股超额收益的因素之一，需要在收益模型中加入国家因子。为了让收益模型解唯一，约束市值加权的行业因子收益率之和为零。
说到基金股票，不仅仅是金融小白会一头雾水，就连资深股民都难逃买啥啥就跌的痛苦。近期数据侠实验室，DT君邀请到了Merkle高级数据分析师周秀丽、秦溱，自称金融小白的她们将会从大数据这一独特的角度带你走进股票和基金。
大家好，我是 Peter，这期我们看下如何识别垃圾公司？ 从事技术的朋友在判断一家公司好坏，大都从该公司的技术背景，行业地位出发。这种角度无可厚非，毕竟作为新一代农民工能选择的筹码实在有限。但我们一定要时刻充满好奇心，扒开那些非技术人员的思维方式，不为别的，只为看看这个世界。 这次我们从财务的角度来扒开一家公司的底裤。我们知道一家企业的最终目的是盈利，围绕盈利的商业模式无非以下三种： 高利润 高利润就可能要牺牲一定的效率，在产品的品质和品牌的打造上有利塑造差异化的竞争优势，占领消费者的心智。比如苹果。 高周
所谓的因子也就是某个衡量标准，选择不同的因子作为选股的参考，往往会得到不同的结果，本文简单介绍了一些因子以及它所表示的意义。
截至 8 月中旬，去中心化金融 (DeFi) 项目锁定的总价值徘徊在 620 亿美元左右，低于 2021 年 12 月超过 2500 亿美元的峰值。在战争、通胀飙升和 2022 年其他任何意外情况下，资本正在逃离加密货币领域可能仍然为我们准备。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号 独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。 公众号遴选了各大期刊前沿论文，按照理解和提炼的方式为读
14亿、99.0865万亿、1万美元，这三个数字标志着我们向着联合国划定的高收入国家标准又迈进了一步！
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本次更新股票数据-分析师指数排行接口。本接口主要东方财富的分析师指数排行数据，可以通过该接口获取查询从 2013 年至今的年度分析师排行情况，具体字段参见代码。
嗯，没错，PyEcharts 就是这么骚！嗯，没错，PyEcharts 就是这么骚！
昨天晚上看到一个关于股票的矩形树状图 (tree map)，真的太酷了，传达的信息太多了。
网民吐槽说:自播出以来，先后经历了千股跌停，千股涨停，千股停牌，千股复牌，千股跌停到涨停，千股涨停到跌停！史称“花千股”。自今日起，市场开始企稳，国泰民安。
绩效指标也被称为风险指标，它们也是量化投资的基石，正因为有这些指标我们可以横向对比不同模型。
传统的股价预测的时许模型，对于收益率的假设往往不切实际，而最近兴起的机器学习模型，特别是深度学习模型对于股价的预测也存在着明显的问题：
▪ 本文利用新闻数据，以全量公司（上市+非上市）为节点，以共同出现在新闻中为边，构建了新闻共现网络，并对其做社群检测；
之前两篇分别总结了因子数据的预处理和单因子测试的分层测试法，本篇总结回归测试法，相较于分层测试法，回归测试法更简洁。
量化交易策略无非三点：择时、选股、仓控。择时为短期套利交易策略，选股为中长期交易策略，目标是在中长期跑赢指数、获取市场超额收益率alpha。多因子选股的关键是找到寻找因子与股票收益率之间的相关性，即对收益率预测能力强的因子。一般多采用如下步骤：
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Python是一门广泛在各个行业应用的语言，包括计算机，生物学，金融。可以说，python除了不会生孩子，其他啥都行。本文将使用python来玩转股票数据，让你见识Python的强大。
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